Análise do Conjunto de Dados de Vítimas de Acidentes Rodoviários¶

image.png

Um conjunto de dados abrangente para pesquisa de incidentes de trânsito¶

Este conjunto de dados pode ser usado para as seguintes tarefas:

  1. Compreender a gravidade dos acidentes para uma gestão rodoviária eficaz
  2. Explorar os aspectos geográficos e temporais dos incidentes rodoviários
  3. Um conjunto de dados abrangente para pesquisa de incidentes de trânsito
  4. Impactos das condições climáticas e das estradas nas taxas de acidentes
  5. Identificação de pontos críticos e fatores de risco na segurança viária
  6. Abordagens baseadas em dados para reduzir acidentes rodoviários
  7. Análise de colisões de trânsito para estratégias de planejamento urbano
  8. Padrões de comportamento dos motoristas e sua influência nos acidentes

Conjunto retirado do site Kaggle

Segurança Viária através do Data Insights!

  1. Descobrindo padrões do conjuto de dados, os principais fatores que contribuem para acidentes de trânsito, como:
  • Tipo de veículo;
  • Condições climáticas;
  • Horário do dia;
  • Localização;
  • Comportamento do motorista.
  1. Classificar e Categorizar os Acidentes:
  • Eliminar redundâncias: Limpar o conjunto de dados de inconsistências e duplicidades é crucial para uma análise precisa;
  • Codificar as variáveis: Transformar dados qualitativos em quantitativos facilita a análise estatística;
  • Criar narrativas temporais: Analisar a evolução dos acidentes ao longo do tempo pode fornecer insights valiosos sobre tendências e mudanças no comportamento.
  1. Machine Learning e Logistic Regression:
  • Regressão Logística: Essa técnica pode ser usada para prever a probabilidade de um acidente ocorrer, levando em consideração diversos fatores.
  • Matriz de Confusão e Relatório de Classificação: Avaliar o desempenho do modelo de Machine Learning é essencial para garantir sua confiabilidade.
  • Previsões: Com um modelo bem treinado, você pode prever áreas de risco e tomar medidas preventivas para reduzir o número de acidentes.

Conclusão:

A análise de dados de acidentes de trânsito com Data Insights pode ser uma ferramenta poderosa para melhorar a segurança viária. Ao identificar padrões, classificar os acidentes e aplicar Machine Learning, você pode tomar decisões mais informadas e eficazes para prevenir acidentes e salvar vidas.

Importando as bibliotecas necessárias¶

In [ ]:
# bibliotecas para manipulação de dados e analise

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats

# bibliotecas de gráficas

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import missingno as msno


# ignorar aviso de erros

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# personalização

import textwrap

Carregar e verificar os dados¶

In [ ]:
df = pd.read_csv('accident_data.csv')
In [ ]:
df.head()
Out[ ]:
Index Accident_Severity Accident Date Latitude Light_Conditions District Area Longitude Number_of_Casualties Number_of_Vehicles Road_Surface_Conditions Road_Type Urban_or_Rural_Area Weather_Conditions Vehicle_Type
0 200701BS64157 Serious 05-06-2019 51.506187 Darkness - lights lit Kensington and Chelsea -0.209082 1 2 Dry Single carriageway Urban Fine no high winds Car
1 200701BS65737 Serious 02-07-2019 51.495029 Daylight Kensington and Chelsea -0.173647 1 2 Wet or damp Single carriageway Urban Raining no high winds Car
2 200701BS66127 Serious 26-08-2019 51.517715 Darkness - lighting unknown Kensington and Chelsea -0.210215 1 3 Dry NaN Urban NaN Taxi/Private hire car
3 200701BS66128 Serious 16-08-2019 51.495478 Daylight Kensington and Chelsea -0.202731 1 4 Dry Single carriageway Urban Fine no high winds Bus or coach (17 or more pass seats)
4 200701BS66837 Slight 03-09-2019 51.488576 Darkness - lights lit Kensington and Chelsea -0.192487 1 2 Dry NaN Urban NaN Other vehicle
In [ ]:
df.tail()
Out[ ]:
Index Accident_Severity Accident Date Latitude Light_Conditions District Area Longitude Number_of_Casualties Number_of_Vehicles Road_Surface_Conditions Road_Type Urban_or_Rural_Area Weather_Conditions Vehicle_Type
660674 201091NM01760 Slight 18-02-2022 57.374005 Daylight Highland -3.467828 2 1 Dry Single carriageway Rural Fine no high winds Car
660675 201091NM01881 Slight 21-02-2022 57.232273 Darkness - no lighting Highland -3.809281 1 1 Frost or ice Single carriageway Rural Fine no high winds Car
660676 201091NM01935 Slight 23-02-2022 57.585044 Daylight Highland -3.862727 1 3 Frost or ice Single carriageway Rural Fine no high winds Car
660677 201091NM01964 Serious 23-02-2022 57.214898 Darkness - no lighting Highland -3.823997 1 2 Wet or damp Single carriageway Rural Fine no high winds Motorcycle over 500cc
660678 201091NM02142 Serious 28-02-2022 57.575210 Daylight Highland -3.895673 1 1 Wet or damp Dual carriageway Rural Snowing no high winds Car
In [ ]:
df.shape
Out[ ]:
(660679, 14)
In [ ]:
df.columns
Out[ ]:
Index(['Index', 'Accident_Severity', 'Accident Date', 'Latitude',
       'Light_Conditions', 'District Area', 'Longitude',
       'Number_of_Casualties', 'Number_of_Vehicles', 'Road_Surface_Conditions',
       'Road_Type', 'Urban_or_Rural_Area', 'Weather_Conditions',
       'Vehicle_Type'],
      dtype='object')
In [ ]:
# remonear as colunas para melhor entendimento em português
df.rename(columns = {'Index':'ID', 'Accident_Severity':'Gravidade_do_Acidente', 'Accident Date':'Data_do_Acidente',
       'Light_Conditions':'Condicoes_de_Iluminacao', 'District Area':'Area_Distrital',
       'Number_of_Casualties':'Numero_de_Vitimas', 'Number_of_Vehicles':'Numero_de_Veiculos', 'Road_Surface_Conditions':'Condicoes_da_Estrada',
       'Road_Type':'Tipo_de_Estrada', 'Urban_or_Rural_Area':'Área_Urbana_ou_Rural', 'Weather_Conditions':'Condicoes_do_Tempo',
       'Vehicle_Type':'Tipo_de_Veiculo'}, inplace = True)
In [ ]:
df.columns
Out[ ]:
Index(['ID', 'Gravidade_do_Acidente', 'Data_do_Acidente', 'Latitude',
       'Condicoes_de_Iluminacao', 'Area_Distrital', 'Longitude',
       'Numero_de_Vitimas', 'Numero_de_Veiculos', 'Condicoes_da_Estrada',
       'Tipo_de_Estrada', 'Área_Urbana_ou_Rural', 'Condicoes_do_Tempo',
       'Tipo_de_Veiculo'],
      dtype='object')
In [ ]:
# verificar os tipos de dados
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 660679 entries, 0 to 660678
Data columns (total 14 columns):
 #   Column                   Non-Null Count   Dtype  
---  ------                   --------------   -----  
 0   ID                       660679 non-null  object 
 1   Gravidade_do_Acidente    660679 non-null  object 
 2   Data_do_Acidente         660679 non-null  object 
 3   Latitude                 660654 non-null  float64
 4   Condicoes_de_Iluminacao  660679 non-null  object 
 5   Area_Distrital           660679 non-null  object 
 6   Longitude                660653 non-null  float64
 7   Numero_de_Vitimas        660679 non-null  int64  
 8   Numero_de_Veiculos       660679 non-null  int64  
 9   Condicoes_da_Estrada     659953 non-null  object 
 10  Tipo_de_Estrada          656159 non-null  object 
 11  Área_Urbana_ou_Rural     660664 non-null  object 
 12  Condicoes_do_Tempo       646551 non-null  object 
 13  Tipo_de_Veiculo          660679 non-null  object 
dtypes: float64(2), int64(2), object(10)
memory usage: 70.6+ MB

Limpeza dos dados¶

In [ ]:
# verificar quantidade de dados duplicados
df.duplicated().sum()
Out[ ]:
19
In [ ]:
# visualizar os dados duplicados
df.loc[df.duplicated()].head()
Out[ ]:
ID Gravidade_do_Acidente Data_do_Acidente Latitude Condicoes_de_Iluminacao Area_Distrital Longitude Numero_de_Vitimas Numero_de_Veiculos Condicoes_da_Estrada Tipo_de_Estrada Área_Urbana_ou_Rural Condicoes_do_Tempo Tipo_de_Veiculo
53086 2.01E+12 Slight 18-10-2019 53.970341 Daylight Harrogate -1.405573 1 2 Dry Single carriageway Rural Other Car
104225 2.01E+12 Slight 27-06-2019 52.647531 Daylight Great Yarmouth 1.727655 1 2 Dry Roundabout Urban Fine no high winds Car
138811 2.01E+12 Slight 05-10-2019 51.360055 Daylight Thanet 1.407403 1 2 Dry Roundabout Urban Fine no high winds Car
166633 2.01E+12 Slight 31-08-2019 51.478980 Daylight Bridgend -3.703668 1 1 Dry Single carriageway Urban NaN Car
229165 2.01E+12 Slight 31-10-2020 55.003273 Darkness - no lighting North Tyneside -1.490457 1 2 Wet or damp Dual carriageway Rural Snowing + high winds Car
In [ ]:
# apagar os dados duplicados
df = df.drop_duplicates()
In [ ]:
# verificar quantidade de dados duplicados
df.duplicated().sum()
Out[ ]:
0
In [ ]:
# verificar quantidade de dados ausentes
df.isnull().sum()
Out[ ]:
ID                             0
Gravidade_do_Acidente          0
Data_do_Acidente               0
Latitude                      25
Condicoes_de_Iluminacao        0
Area_Distrital                 0
Longitude                     26
Numero_de_Vitimas              0
Numero_de_Veiculos             0
Condicoes_da_Estrada         726
Tipo_de_Estrada             4520
Área_Urbana_ou_Rural          15
Condicoes_do_Tempo         14127
Tipo_de_Veiculo                0
dtype: int64
In [ ]:
# visualizar os dados duplicados
msno.matrix(df)
Out[ ]:
<Axes: >
No description has been provided for this image

As linhas pretas indicam a presença de dados, enquanto as linhas brancas representam a ausência de dados.

Essa representação visual facilita a identificação das colunas com valores vazios e a compreensão da proporção desses valores em relação ao total.

In [ ]:
msno.bar(df)
Out[ ]:
<Axes: >
No description has been provided for this image

Cada base de dados é única, e cada análise requer considerações específicas sobre quais informações, valores e abordagens utilizar para obter os melhores resultados com base nos objetivos da investigação.

In [ ]:
# calcule a porcentagem de dados ausentes por coluna
porcentagem_ausente = (df.isnull().sum() / len(df)) * 100

# crie um novo DataFrame para visualização
df_ausente = pd.DataFrame({'Coluna': df.columns, 'Porcentagem Ausentes': porcentagem_ausente})

# classifique o DataFrame pela porcentagem de dados ausentes em ordem decrescente
df_ausente = df_ausente.sort_values(by='Porcentagem Ausentes', ascending=False)

print(df_ausente)

                                          Coluna  Porcentagem Ausentes
Condicoes_do_Tempo            Condicoes_do_Tempo              2.138316
Tipo_de_Estrada                  Tipo_de_Estrada              0.684164
Condicoes_da_Estrada        Condicoes_da_Estrada              0.109890
Longitude                              Longitude              0.003935
Latitude                                Latitude              0.003784
Área_Urbana_ou_Rural        Área_Urbana_ou_Rural              0.002270
ID                                            ID              0.000000
Gravidade_do_Acidente      Gravidade_do_Acidente              0.000000
Data_do_Acidente                Data_do_Acidente              0.000000
Condicoes_de_Iluminacao  Condicoes_de_Iluminacao              0.000000
Area_Distrital                    Area_Distrital              0.000000
Numero_de_Vitimas              Numero_de_Vitimas              0.000000
Numero_de_Veiculos            Numero_de_Veiculos              0.000000
Tipo_de_Veiculo                  Tipo_de_Veiculo              0.000000

Temos uma porcentagem de 2,138 % de dados ausentes na coluna Condições do Tempo.

Vamos optar por excluir estas linhas, é uma quantidade pequena pelo tamanho do DF

In [ ]:
df = df.dropna()
In [ ]:
# verificar quantidade de dados ausentes
df.isnull().sum()
Out[ ]:
ID                         0
Gravidade_do_Acidente      0
Data_do_Acidente           0
Latitude                   0
Condicoes_de_Iluminacao    0
Area_Distrital             0
Longitude                  0
Numero_de_Vitimas          0
Numero_de_Veiculos         0
Condicoes_da_Estrada       0
Tipo_de_Estrada            0
Área_Urbana_ou_Rural       0
Condicoes_do_Tempo         0
Tipo_de_Veiculo            0
dtype: int64
In [ ]:
df.shape
Out[ ]:
(642778, 14)

A decisão de realizar esse tipo de filtragem ainda demanda reflexão, considerando a análise que você está desenvolvendo.

Organização dos dados e Estatísticas¶

In [ ]:
# separar os tipo de dados objetos e numericos

colunas_objetos = df.select_dtypes(include=['object','bool']).columns
print('Colunas Objeto:')
print(colunas_objetos)

colunas_numericas = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns
print('Colunas Numéricas:')
print(colunas_numericas)

Colunas Objeto:
Index(['ID', 'Gravidade_do_Acidente', 'Data_do_Acidente',
       'Condicoes_de_Iluminacao', 'Area_Distrital', 'Condicoes_da_Estrada',
       'Tipo_de_Estrada', 'Área_Urbana_ou_Rural', 'Condicoes_do_Tempo',
       'Tipo_de_Veiculo'],
      dtype='object')
Colunas Numéricas:
Index(['Latitude', 'Longitude', 'Numero_de_Vitimas', 'Numero_de_Veiculos'], dtype='object')
In [ ]:
# converter a coluna Data do Acidente em datetime
df['Data_do_Acidente'] = pd.to_datetime(df['Data_do_Acidente'], dayfirst=True)
df.head()
Out[ ]:
ID Gravidade_do_Acidente Data_do_Acidente Latitude Condicoes_de_Iluminacao Area_Distrital Longitude Numero_de_Vitimas Numero_de_Veiculos Condicoes_da_Estrada Tipo_de_Estrada Área_Urbana_ou_Rural Condicoes_do_Tempo Tipo_de_Veiculo
0 200701BS64157 Serious 2019-06-05 51.506187 Darkness - lights lit Kensington and Chelsea -0.209082 1 2 Dry Single carriageway Urban Fine no high winds Car
1 200701BS65737 Serious 2019-07-02 51.495029 Daylight Kensington and Chelsea -0.173647 1 2 Wet or damp Single carriageway Urban Raining no high winds Car
3 200701BS66128 Serious 2019-08-16 51.495478 Daylight Kensington and Chelsea -0.202731 1 4 Dry Single carriageway Urban Fine no high winds Bus or coach (17 or more pass seats)
5 200701BS67159 Serious 2019-09-18 51.497750 Daylight Kensington and Chelsea -0.192556 2 3 Dry Single carriageway Urban Fine no high winds Car
6 200701BS67207 Serious 2019-09-05 51.501405 Daylight Kensington and Chelsea -0.161577 1 2 Dry Dual carriageway Urban Fine no high winds Van / Goods 3.5 tonnes mgw or under

dayfirst=True: Este é um argumento opcional que indica ao pandas que os primeiros dois elementos no formato da data representam o dia e o mês, respectivamente. Isso é útil para evitar ambiguidades na interpretação de datas em formatos diferentes.

In [ ]:
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 642778 entries, 0 to 660678
Data columns (total 14 columns):
 #   Column                   Non-Null Count   Dtype         
---  ------                   --------------   -----         
 0   ID                       642778 non-null  object        
 1   Gravidade_do_Acidente    642778 non-null  object        
 2   Data_do_Acidente         642778 non-null  datetime64[ns]
 3   Latitude                 642778 non-null  float64       
 4   Condicoes_de_Iluminacao  642778 non-null  object        
 5   Area_Distrital           642778 non-null  object        
 6   Longitude                642778 non-null  float64       
 7   Numero_de_Vitimas        642778 non-null  int64         
 8   Numero_de_Veiculos       642778 non-null  int64         
 9   Condicoes_da_Estrada     642778 non-null  object        
 10  Tipo_de_Estrada          642778 non-null  object        
 11  Área_Urbana_ou_Rural     642778 non-null  object        
 12  Condicoes_do_Tempo       642778 non-null  object        
 13  Tipo_de_Veiculo          642778 non-null  object        
dtypes: datetime64[ns](1), float64(2), int64(2), object(9)
memory usage: 73.6+ MB
In [ ]:
# definir uma função para classificar as características do DF
# a função retorna quatro listas que contêm os nomes das características 
def classif_caracteristicas(df):
    categoricas = []
    nao_categoricas = []
    discretas = []
    continuas = []

    # itera sobre as colunas do DataFrame
    for column in df.columns:
        # verifica se o tipo de dado é 'object' ou 'bool'
        if df[column].dtype in ['object', 'bool']:
            # se a coluna tiver menos de 15 valores únicos, é considerada categórica
            if df[column].nunique() < 15:
                categoricas.append(column)
            else:
                nao_categoricas.append(column)
        # se o tipo de dado for 'int64' ou 'float64'
        elif df[column].dtype in ['int64', 'float64']:
            # se a coluna tiver menos de 10 valores únicos, é considerada discreta
            if df[column].nunique() < 10:
                discretas.append(column)
            else:
                continuas.append(column)

    # Retorna as listas de características classificadas
    return categoricas, nao_categoricas, discretas, continuas
In [ ]:
# aplicando a função no DF
categoricas, nao_categoricas, discretas, continuas = classif_caracteristicas(df)
In [ ]:
# imprimindo as características
print('Categoricas', categoricas)
print('Não Categoricas', nao_categoricas)
print('Discretas', discretas)
print('Continuas', continuas)

Categoricas ['Gravidade_do_Acidente', 'Condicoes_de_Iluminacao', 'Condicoes_da_Estrada', 'Tipo_de_Estrada', 'Área_Urbana_ou_Rural', 'Condicoes_do_Tempo']
Não Categoricas ['ID', 'Area_Distrital', 'Tipo_de_Veiculo']
Discretas []
Continuas ['Latitude', 'Longitude', 'Numero_de_Vitimas', 'Numero_de_Veiculos']

A coluna Data do Acidente esta como datetime, podemos manipular os dados diretamente, não é necessário classificar.

Vamos remover as colunas Latitude e Longitudo da lista continuas, não faz sentido fazer com parativo do posicionamento geografico neste momento.

In [ ]:
continuas.remove('Latitude')
continuas.remove('Longitude')
In [ ]:
# visualizar os dados unicos das colunas por características
for i in categoricas:
    print(i, ':')
    print(df[i].unique())
    print()

Gravidade_do_Acidente :
['Serious' 'Fatal' 'Slight']

Condicoes_de_Iluminacao :
['Darkness - lights lit' 'Daylight' 'Darkness - lights unlit'
 'Darkness - lighting unknown' 'Darkness - no lighting']

Condicoes_da_Estrada :
['Dry' 'Wet or damp' 'Snow' 'Frost or ice' 'Flood over 3cm. deep']

Tipo_de_Estrada :
['Single carriageway' 'Dual carriageway' 'One way street' 'Roundabout'
 'Slip road']

Área_Urbana_ou_Rural :
['Urban' 'Rural' 'Unallocated']

Condicoes_do_Tempo :
['Fine no high winds' 'Raining no high winds' 'Other' 'Fine + high winds'
 'Raining + high winds' 'Snowing no high winds' 'Fog or mist'
 'Snowing + high winds']
In [ ]:
# traduzir os dados para português para melhor entendimento
df['Gravidade_do_Acidente'] = df['Gravidade_do_Acidente'].replace({'Serious':'Serio', 'Fatal':'Fatal', 'Slight':'Leve'})
In [ ]:
df['Condicoes_de_Iluminacao'] = df['Condicoes_de_Iluminacao'].replace({'Darkness - lights lit':'Escuridao - luzes acesas', 'Daylight':'Luz do dia', 
'Darkness - lights unlit':'Escuridao - luz apagadas', 'Darkness - lighting unknown':'Escuridao - iluminacao desconhecida',
'Darkness - no lighting':'Escruridao - sem iluminacao'})
In [ ]:
df['Condicoes_da_Estrada'] = df['Condicoes_da_Estrada'].replace({'Dry':'Seco', 'Wet or damp':'Molhado ou umido', 'Snow':'Neve', 
'Frost or ice':'Gelo', 'Flood over 3cm. deep':'Inundacao acima de 3cm'})
In [ ]:
df['Tipo_de_Estrada'] = df['Tipo_de_Estrada'].replace({'Single carriageway':'Pista unica', 'Dual carriageway':'Pista dupla', 
'One way street':'Rua de mao unica', 'Roundabout':'Rotatoria', 'Slip road':'Estrada de acesso'})
In [ ]:
df['Área_Urbana_ou_Rural'] = df['Área_Urbana_ou_Rural'].replace({'Urban':'Urbano', 'Rural':'Rural', 'Unallocated':'Outros'})
In [ ]:
df['Condicoes_do_Tempo'] = df['Condicoes_do_Tempo'].replace({'Fine no high winds':'Bom, sem ventos fortes', 'Raining no high winds':'Chovendo, sem ventos fortes', 
'Other':'Outros', 'Fine + high winds':'Bom, ventos fortes', 'Raining + high winds':'Chovendo, ventos fortes', 'Snowing no high winds':'Nevando, sem ventos fortes',
'Fog or mist':'Nevoeiro ou neblina', 'Snowing + high winds':'Nevando, ventos fortes'})
In [ ]:
# visualizar os dados unicos das colunas por características
for i in categoricas:
    print(i, ':')
    print(df[i].unique())
    print()

Gravidade_do_Acidente :
['Serio' 'Fatal' 'Leve']

Condicoes_de_Iluminacao :
['Escuridao - luzes acesas' 'Luz do dia' 'Escuridao - luz apagadas'
 'Escuridao - iluminacao desconhecida' 'Escruridao - sem iluminacao']

Condicoes_da_Estrada :
['Seco' 'Molhado ou umido' 'Neve' 'Gelo' 'Inundacao acima de 3cm']

Tipo_de_Estrada :
['Pista unica' 'Pista dupla' 'Rua de mao unica' 'Rotatoria'
 'Estrada de acesso']

Área_Urbana_ou_Rural :
['Urbano' 'Rural' 'Outros']

Condicoes_do_Tempo :
['Bom, sem ventos fortes' 'Chovendo, sem ventos fortes' 'Outros'
 'Bom, ventos fortes' 'Chovendo, ventos fortes'
 'Nevando, sem ventos fortes' 'Nevoeiro ou neblina'
 'Nevando, ventos fortes']
In [ ]:
# visualizar quantidades unicas por características
for i in categoricas:
    print(df[i].value_counts())
    print()

Gravidade_do_Acidente
Leve     547703
Serio     86551
Fatal      8524
Name: count, dtype: int64

Condicoes_de_Iluminacao
Luz do dia                             471910
Escuridao - luzes acesas               126767
Escruridao - sem iluminacao             36863
Escuridao - iluminacao desconhecida      4766
Escuridao - luz apagadas                 2472
Name: count, dtype: int64

Condicoes_da_Estrada
Seco                      433963
Molhado ou umido          183808
Gelo                       18210
Neve                        5803
Inundacao acima de 3cm       994
Name: count, dtype: int64

Tipo_de_Estrada
Pista unica          482267
Pista dupla           97638
Rotatoria             42757
Rua de mao unica      13223
Estrada de acesso      6893
Name: count, dtype: int64

Área_Urbana_ou_Rural
Urbano    408915
Rural     233860
Outros         3
Name: count, dtype: int64

Condicoes_do_Tempo
Bom, sem ventos fortes         517861
Chovendo, sem ventos fortes     79257
Outros                          17010
Chovendo, ventos fortes          9559
Bom, ventos fortes               8500
Nevando, sem ventos fortes       6207
Nevoeiro ou neblina              3505
Nevando, ventos fortes            879
Name: count, dtype: int64
In [ ]:
# estatística descritivas
# continuas e datas
display(df.describe().round(3).T)
# categoricas
display(df.describe(include= ['object', 'bool', 'category']).T)
count mean min 25% 50% 75% max std
Data_do_Acidente 642778 2020-12-01 11:37:35.296851200 2019-01-01 00:00:00 2019-11-28 00:00:00 2020-11-14 00:00:00 2021-11-18 00:00:00 2022-12-31 00:00:00 NaN
Latitude 642778.0 52.554 49.914 51.49 52.305 53.456 60.758 1.41
Longitude 642778.0 -1.425 -7.516 -2.321 -1.406 -0.229 1.762 1.382
Numero_de_Vitimas 642778.0 1.36 1.0 1.0 1.0 1.0 68.0 0.828
Numero_de_Veiculos 642778.0 1.833 1.0 1.0 2.0 2.0 32.0 0.717
count unique top freq
ID 642778 410527 2.01E+12 232070
Gravidade_do_Acidente 642778 3 Leve 547703
Condicoes_de_Iluminacao 642778 5 Luz do dia 471910
Area_Distrital 642778 422 Birmingham 12980
Condicoes_da_Estrada 642778 5 Seco 433963
Tipo_de_Estrada 642778 5 Pista unica 482267
Área_Urbana_ou_Rural 642778 3 Urbano 408915
Condicoes_do_Tempo 642778 8 Bom, sem ventos fortes 517861
Tipo_de_Veiculo 642778 16 Car 484475

Coluna ID ainda esta no DF, vamos tirar mais a frente para não prejudicar na analise

In [ ]:
# platando gráfico as variáveis categóricas
for i in categoricas:
    # configuração do subplot apenas para o gráfico de barras
    plt.figure(figsize=(15, 6))
    ax = sns.countplot(x=i, data=df, palette='viridis', order=df[i].value_counts().index)

    # adicionar rótulos
    ax.set_xlabel(i.capitalize(), fontsize=14)
    ax.set_ylabel('Contagem', fontsize=14)
    ax.set_title(f'Contagem de {i.capitalize()}', fontsize=16)

    # quebra de linha nos rótulos do eixo x
    labels = ['\n'.join(textwrap.wrap(str(label.get_text()), width=15)) for label in ax.get_xticklabels()]
    ax.set_xticklabels(labels, fontsize=10)

    # adicionar anotações
    for p in ax.patches:
        ax.annotate(f'{p.get_height()}', (p.get_x() + p.get_width() / 2., p.get_height()),
                    ha='center', va='center', xytext=(0, 10), textcoords='offset points', fontsize=10)

    # ajustar layout
    plt.tight_layout()

    plt.show()

    # configuração do subplot apenas para o gráfico de pizza
    plt.figure(figsize=(8, 8))
    df_pie = df[i].value_counts()

    # gráfico de pizza sem rótulos
    plt.pie(df_pie, labels=None, autopct='', startangle=90, colors=sns.color_palette('viridis'))

    # adicionar legenda com porcentagens
    legend_labels = [f'{label} ({percent:.1f}%)' for label, percent in zip(df_pie.index, df_pie / df_pie.sum() * 100)]
    plt.legend(legend_labels, title=f'{i.capitalize()} Distribution', loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))

    # ajuste do tamanho do gráfico de pizza
    plt.gca().set_aspect('equal')  # garantir que o gráfico de pizza seja circular

    plt.show()
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In [ ]:
# platando gráfico das variáveis contínuas
for i in continuas:
    # criando a figura e os eixos
    fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(18, 10))
    
    # gráfico 1: Histograma
    sns.histplot(df[i], kde=True, ax=axs[0, 0], color='skyblue')
    axs[0, 0].set_title(f'Histograma de {i}')

    # gráfico 2: Distplot (histograma com curva de densidade)
    sns.distplot(df[i], ax=axs[0, 1], hist_kws={'color': 'skyblue'}, kde_kws={'color': 'orange'})
    axs[0, 1].set_title(f'Distplot de {i}')

    # gráfico 3: Boxplot
    sns.boxplot(x=df[i], ax=axs[0, 2], color='skyblue')
    axs[0, 2].set_title(f'Boxplot de {i}')

    # gráfico 4: Boxenplot
    sns.boxenplot(x=df[i], ax=axs[1, 0], color='skyblue')
    axs[1, 0].set_title(f'Boxenplot de {i}')

    # gráfico 5: Violinplot
    sns.violinplot(x=df[i], ax=axs[1, 1], color='skyblue')
    axs[1, 1].set_title(f'Violinplot de {i}')

    # gráfico 6: Lineplot
    sns.lineplot(x=df.index, y=df[i], ax=axs[1, 2], color='skyblue')
    axs[1, 2].set_title(f'Lineplot de {i}')

    # ajustando o layout
    plt.tight_layout()

    # mostrando os gráficos
    plt.show()
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In [ ]:
# combinações de variáveis categóricas e contínuas
for cat_var in categoricas:
    for cont_var in continuas:
        # criando a figura e os eixos
        fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(16, 10))

        # gráfico 1: Lineplot
        sns.lineplot(x=cat_var, y=cont_var, data=df, ax=axs[0, 0], color='skyblue')
        axs[0, 0].set_title(f'{cont_var} ao longo de {cat_var}', fontsize=16)
        axs[0, 0].set_xlabel(cat_var.capitalize(), fontsize=12)
        axs[0, 0].set_ylabel(cont_var.capitalize(), fontsize=12)
        labels = ['\n'.join(textwrap.wrap(str(label.get_text()), width=15)) for label in axs[0, 0].get_xticklabels()]
        axs[0, 0].set_xticklabels(labels, fontsize=10)

        # gráfico 2: Barplot
        sns.barplot(x=cat_var, y=cont_var, data=df, ax=axs[0, 1], color='salmon')
        axs[0, 1].set_title(f'Média de {cont_var} por {cat_var}', fontsize=16)
        axs[0, 1].set_xlabel(cat_var.capitalize(), fontsize=12)
        axs[0, 1].set_ylabel(f'Média de {cont_var.capitalize()}', fontsize=12)
        labels = ['\n'.join(textwrap.wrap(str(label.get_text()), width=15)) for label in axs[0, 1].get_xticklabels()]
        axs[0, 1].set_xticklabels(labels, fontsize=10)

        # gráfico 3: Boxplot
        sns.boxplot(x=cat_var, y=cont_var, data=df, ax=axs[1, 0], color='lightgreen')
        axs[1, 0].set_title(f'Distribuição de {cont_var} por {cat_var}', fontsize=16)
        axs[1, 0].set_xlabel(cat_var.capitalize(), fontsize=12)
        axs[1, 0].set_ylabel(cont_var.capitalize(), fontsize=12)
        labels = ['\n'.join(textwrap.wrap(str(label.get_text()), width=15)) for label in axs[1, 0].get_xticklabels()]
        axs[1, 0].set_xticklabels(labels, fontsize=10)

        # gráfico 4: Boxenplot
        sns.boxenplot(x=cat_var, y=cont_var, data=df, ax=axs[1, 1], color='gold')
        axs[1, 1].set_title(f'Distribuição detalhada de {cont_var} por {cat_var}', fontsize=16)
        axs[1, 1].set_xlabel(cat_var.capitalize(), fontsize=12)
        axs[1, 1].set_ylabel(cont_var.capitalize(), fontsize=12)
        labels = ['\n'.join(textwrap.wrap(str(label.get_text()), width=15)) for label in axs[1, 1].get_xticklabels()]
        axs[1, 1].set_xticklabels(labels, fontsize=10)

        # ajustando o layout
        plt.tight_layout()

        # mostrando os gráficos
        plt.show()
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In [ ]:
# criando mapa de correlação das variável numéricas

# criando a figura e os eixos
plt.figure(figsize = (8, 5), facecolor = 'white')

# criando o gráfico
sns.heatmap(
    data = df.corr(numeric_only=True),
    cmap = 'vlag',
    vmin = -1, vmax = 1,
    linecolor = 'white', linewidths = 0.5,
    annot = True,
    fmt = '.2f'
)
plt.title('Mapa de Correlação')
plt.show()
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Não há correlação forte.

In [ ]:
# relacionar a variável número de vitimas e veículos com gravidade do acidente 
# criando a figura e os eixos
sns.set(style="whitegrid")

# criando uma paleta de cores personalizada
colors = sns.color_palette("viridis", as_cmap=True)

# criando um gráfico pairplot
plt.figure(figsize=(10, 6))
plot = sns.pairplot(
    data=df,
    vars=['Numero_de_Vitimas', 'Numero_de_Veiculos'],
    hue='Gravidade_do_Acidente',  # adicione cores com base em uma variável categórica
    palette='viridis',  # usando a paleta de cores personalizada
    markers=["o", "s", "D"],  # usando marcadores diferentes para cada categoria
    diag_kind='kde',  # usando gráficos de densidade na diagonal
    height=3,  # altura dos subplots
)

# ajuste a posição da legenda
plot._legend.set_bbox_to_anchor((1, 0.9))  # ajustando as coordenadas conforme necessário

# adicione um título
plt.suptitle("Relação entre Número de Vítimas e Número de Veículos", y=1.02, fontsize=16)

# ajuste o layout
plt.tight_layout()

# mostra o gráfico
plt.show()

<Figure size 1000x600 with 0 Axes>
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Análise de Séries Temporais

In [ ]:
# fazendo uma copia do DF
df_new = df.copy()
In [ ]:
# definindo a data com index
df_new.set_index('Data_do_Acidente', inplace = True)
In [ ]:
df_new.head()
Out[ ]:
ID Gravidade_do_Acidente Latitude Condicoes_de_Iluminacao Area_Distrital Longitude Numero_de_Vitimas Numero_de_Veiculos Condicoes_da_Estrada Tipo_de_Estrada Área_Urbana_ou_Rural Condicoes_do_Tempo Tipo_de_Veiculo
Data_do_Acidente
2019-06-05 200701BS64157 Serio 51.506187 Escuridao - luzes acesas Kensington and Chelsea -0.209082 1 2 Seco Pista unica Urbano Bom, sem ventos fortes Car
2019-07-02 200701BS65737 Serio 51.495029 Luz do dia Kensington and Chelsea -0.173647 1 2 Molhado ou umido Pista unica Urbano Chovendo, sem ventos fortes Car
2019-08-16 200701BS66128 Serio 51.495478 Luz do dia Kensington and Chelsea -0.202731 1 4 Seco Pista unica Urbano Bom, sem ventos fortes Bus or coach (17 or more pass seats)
2019-09-18 200701BS67159 Serio 51.497750 Luz do dia Kensington and Chelsea -0.192556 2 3 Seco Pista unica Urbano Bom, sem ventos fortes Car
2019-09-05 200701BS67207 Serio 51.501405 Luz do dia Kensington and Chelsea -0.161577 1 2 Seco Pista dupla Urbano Bom, sem ventos fortes Van / Goods 3.5 tonnes mgw or under
In [ ]:
plt.figure(figsize = (14, 8))
df_new.resample('M').size().plot(legend = False)
plt.title('Número de acidente ao longo do tempo mensal')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Número de acidente')
plt.show()
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Observamos que em janeiro há um queda no número de acidente

In [ ]:
plt.figure(figsize = (14, 8))
df_new.resample('D').size().plot(legend = False)
plt.title('Número de acidente ao longo do tempo diariamente')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Número de acidente')
plt.show()
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In [ ]:
plt.figure(figsize = (14, 8))
df_new.resample('Y').size().plot(legend = False)
plt.title('Número de acidente ao longo do tempo anual')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Número de acidente')
plt.show()
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Observamos que ao longo dos anos o número de acidente vem reduzindo

Utilizando a média móvel para suavizar a contagem diária de acidentes de trânsito

In [ ]:
# vamos utilizar a média movel fazendo um comparativo de 7, 30 e 90 dias
df_new_count = df_new.groupby(['Data_do_Acidente']).agg({'Gravidade_do_Acidente' : 'count'})
df_new_count.rename(columns = {'Gravidade_do_Acidente' : 'T_Acidente'}, inplace = True)

# media movel
df_new_count['Media_Movel_7_Dias'] = df_new_count['T_Acidente'].rolling(window = 7).mean()
df_new_count['Media_Movel_30_Dias'] = df_new_count['T_Acidente'].rolling(window = 30).mean()
df_new_count['Media_Movel_90_Dias'] = df_new_count['T_Acidente'].rolling(window = 90).mean()
In [ ]:
# configuração do gráfico
plt.figure(figsize=(12, 6), facecolor='white')

# linha original (Não Acidente)
sns.lineplot(
    data=df_new_count,
    x='Data_do_Acidente',
    y='T_Acidente',
    alpha=0.25,
    label='Total Acidente',
    color='black'  # definindo a cor da linha
)

# linhas de média móvel
sns.lineplot(
    data=df_new_count,
    x='Data_do_Acidente',
    y='Media_Movel_7_Dias',
    alpha=0.5,
    label='Média Móvel 7 dias'
)

sns.lineplot(
    data=df_new_count,
    x='Data_do_Acidente',
    y='Media_Movel_30_Dias',
    alpha=0.75,
    label='Média Móvel 30 dias'
)

sns.lineplot(
    data=df_new_count,
    x='Data_do_Acidente',
    y='Media_Movel_90_Dias',
    alpha=1,
    label='Média Móvel 90 dias'
)

# configuração adicional
plt.title('Contagem Diária de Acidentes e Médias Móveis', fontsize=16)
plt.xlabel('Data do Acidente', fontsize=14)
plt.ylabel('Número de Acidentes', fontsize=14)

# posicionando a legenda no canto inferior esquerdo
plt.legend(loc='lower left')

plt.ylim(bottom=0)  # garante que o eixo y começa de 0
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)  # adiciona linhas de grade

# exibe o gráfico
plt.show()
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Parece que o número de acidente esta em queda, mais como obersado nos gráficos anteriores o mês de Janeiro vem tendo uma queda segnificativa.

Vamos utilizar a tabela pivotada, é útil para visualizar como o número de vítimas varia ao longo do tempo, categorizado pela gravidade do acidente

In [ ]:
tabela_pivot_result = pd.pivot_table(df_new, values = 'Numero_de_Vitimas', index = 'Data_do_Acidente', 
                                     columns= 'Gravidade_do_Acidente')
tabela_pivot_result
Out[ ]:
Gravidade_do_Acidente Fatal Leve Serio
Data_do_Acidente
2019-01-01 1.727273 1.492366 1.396226
2019-01-02 1.166667 1.373288 1.392857
2019-01-03 11.285714 1.327044 1.465517
2019-01-04 1.333333 1.378378 1.357143
2019-01-05 1.428571 1.301370 1.467742
... ... ... ...
2022-12-27 2.666667 1.430464 1.888889
2022-12-28 2.000000 1.506849 1.444444
2022-12-29 2.000000 1.358289 1.833333
2022-12-30 NaN 1.400000 1.571429
2022-12-31 2.000000 1.281250 1.791667

1461 rows × 3 columns

In [ ]:
# resetando o index para o original
df_new.reset_index(inplace = True)
In [ ]:
# extrair o mês da data
df_new['Mes_Acidente'] = pd.DatetimeIndex(df_new['Data_do_Acidente']).month
df_new.head()
Out[ ]:
Data_do_Acidente ID Gravidade_do_Acidente Latitude Condicoes_de_Iluminacao Area_Distrital Longitude Numero_de_Vitimas Numero_de_Veiculos Condicoes_da_Estrada Tipo_de_Estrada Área_Urbana_ou_Rural Condicoes_do_Tempo Tipo_de_Veiculo Mes_Acidente
0 2019-06-05 200701BS64157 Serio 51.506187 Escuridao - luzes acesas Kensington and Chelsea -0.209082 1 2 Seco Pista unica Urbano Bom, sem ventos fortes Car 6
1 2019-07-02 200701BS65737 Serio 51.495029 Luz do dia Kensington and Chelsea -0.173647 1 2 Molhado ou umido Pista unica Urbano Chovendo, sem ventos fortes Car 7
2 2019-08-16 200701BS66128 Serio 51.495478 Luz do dia Kensington and Chelsea -0.202731 1 4 Seco Pista unica Urbano Bom, sem ventos fortes Bus or coach (17 or more pass seats) 8
3 2019-09-18 200701BS67159 Serio 51.497750 Luz do dia Kensington and Chelsea -0.192556 2 3 Seco Pista unica Urbano Bom, sem ventos fortes Car 9
4 2019-09-05 200701BS67207 Serio 51.501405 Luz do dia Kensington and Chelsea -0.161577 1 2 Seco Pista dupla Urbano Bom, sem ventos fortes Van / Goods 3.5 tonnes mgw or under 9
In [ ]:
# agrupar e somar o número de acidente por mês
df_new_acidente_por_mes = df_new.groupby(['Mes_Acidente']).agg({'Gravidade_do_Acidente' : 'count'})
df_new_acidente_por_mes.rename(columns = {'Gravidade_do_Acidente' : 'T_Acidente'}, inplace = True)
df_new_acidente_por_mes
Out[ ]:
T_Acidente
Mes_Acidente
1 51315
2 48126
3 52694
4 50414
5 54859
6 54944
7 55909
8 52522
9 55044
10 57979
11 58690
12 50282
In [ ]:
# Ordenar o DataFrame por T_Acidente
frequencia_acidente = df_new_acidente_por_mes.sort_values(by='T_Acidente', ascending=False)

# Configuração do gráfico
plt.figure(figsize=(12, 6), facecolor='white')

# Plotar o gráfico de barras com a paleta 'viridis'
ax = sns.barplot(
    data=df_new_acidente_por_mes,
    x=df_new_acidente_por_mes.index,
    y='T_Acidente',
    order=frequencia_acidente.index,
    palette='viridis'  # Especificar a paleta de cores
)

# Adicionar rótulos e título
plt.xlabel('Mês', fontsize=14)
plt.ylabel('Número de Acidentes', fontsize=14)
plt.title('Número de Acidentes por Mês', fontsize=16)

# Adicionar informações nos rótulos das barras
for p in ax.patches:
    ax.annotate(f'{p.get_height()}', (p.get_x() + p.get_width() / 2., p.get_height()),
                ha='center', va='center', xytext=(0, 10), textcoords='offset points', fontsize=10, color='black')

# Rotacionar os rótulos do eixo x para melhor legibilidade
plt.xticks(rotation=45, ha='right')

plt.show()
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Utilizar a tabela de contingência para entender a relação entre as variáveis

In [ ]:
crosstab_result = pd.crosstab(index = df_new['Gravidade_do_Acidente'], columns = df_new['Condicoes_do_Tempo'])
crosstab_result
Out[ ]:
Condicoes_do_Tempo Bom, sem ventos fortes Bom, ventos fortes Chovendo, sem ventos fortes Chovendo, ventos fortes Nevando, sem ventos fortes Nevando, ventos fortes Nevoeiro ou neblina Outros
Gravidade_do_Acidente
Fatal 7074 175 848 145 35 3 81 163
Leve 439097 7084 68984 8159 5610 767 2944 15058
Serio 71690 1241 9425 1255 562 109 480 1789
In [ ]:
crosstab_result = pd.crosstab(index = df_new['Gravidade_do_Acidente'], columns = df_new['Condicoes_de_Iluminacao'])
crosstab_result
Out[ ]:
Condicoes_de_Iluminacao Escruridao - sem iluminacao Escuridao - iluminacao desconhecida Escuridao - luz apagadas Escuridao - luzes acesas Luz do dia
Gravidade_do_Acidente
Fatal 1581 54 44 1844 5001
Leve 28205 4079 2075 106099 407245
Serio 7077 633 353 18824 59664
In [ ]:
crosstab_result = pd.crosstab(index = df_new['Gravidade_do_Acidente'], columns = df_new['Condicoes_da_Estrada'])
crosstab_result
Out[ ]:
Condicoes_da_Estrada Gelo Inundacao acima de 3cm Molhado ou umido Neve Seco
Gravidade_do_Acidente
Fatal 189 21 2580 35 5699
Leve 16043 823 157712 5209 367916
Serio 1978 150 23516 559 60348
In [ ]:
crosstab_result = pd.crosstab(index = df_new['Gravidade_do_Acidente'], columns = df_new['Tipo_de_Estrada'])
crosstab_result
Out[ ]:
Tipo_de_Estrada Estrada de acesso Pista dupla Pista unica Rotatoria Rua de mao unica
Gravidade_do_Acidente
Fatal 49 1790 6452 140 93
Leve 6239 84244 406699 39014 11507
Serio 605 11604 69116 3603 1623
In [ ]:
crosstab_result = pd.crosstab(index = df_new['Gravidade_do_Acidente'], columns = df_new['Área_Urbana_ou_Rural'])
crosstab_result
Out[ ]:
Área_Urbana_ou_Rural Outros Rural Urbano
Gravidade_do_Acidente
Fatal 0 5513 3011
Leve 3 191590 356110
Serio 0 36757 49794

Encontrar o valor máximo, mínimo ou médio de número de vítimas para cada grupo formado por essas duas variáveis

In [ ]:
groupby_result = df_new.groupby(['Gravidade_do_Acidente', 'Condicoes_do_Tempo'])['Numero_de_Vitimas'].max().unstack()
groupby_result
Out[ ]:
Condicoes_do_Tempo Bom, sem ventos fortes Bom, ventos fortes Chovendo, sem ventos fortes Chovendo, ventos fortes Nevando, sem ventos fortes Nevando, ventos fortes Nevoeiro ou neblina Outros
Gravidade_do_Acidente
Fatal 62 9 68 8 7 3 42 48
Leve 43 19 47 12 7 8 14 9
Serio 45 10 21 9 7 6 11 18
In [ ]:
groupby_result = df_new.groupby(['Gravidade_do_Acidente', 'Condicoes_do_Tempo'])['Numero_de_Vitimas'].min().unstack()
groupby_result
Out[ ]:
Condicoes_do_Tempo Bom, sem ventos fortes Bom, ventos fortes Chovendo, sem ventos fortes Chovendo, ventos fortes Nevando, sem ventos fortes Nevando, ventos fortes Nevoeiro ou neblina Outros
Gravidade_do_Acidente
Fatal 1 1 1 1 1 2 1 1
Leve 1 1 1 1 1 1 1 1
Serio 1 1 1 1 1 1 1 1
In [ ]:
groupby_result = df_new.groupby(['Gravidade_do_Acidente', 'Condicoes_do_Tempo'])['Numero_de_Vitimas'].mean().unstack()
groupby_result
Out[ ]:
Condicoes_do_Tempo Bom, sem ventos fortes Bom, ventos fortes Chovendo, sem ventos fortes Chovendo, ventos fortes Nevando, sem ventos fortes Nevando, ventos fortes Nevoeiro ou neblina Outros
Gravidade_do_Acidente
Fatal 1.870512 1.822857 2.041274 1.965517 1.857143 2.666667 2.654321 2.276074
Leve 1.326087 1.360390 1.380567 1.385709 1.321212 1.370274 1.381793 1.323416
Serio 1.453034 1.479452 1.558196 1.558566 1.512456 1.706422 1.683333 1.550587
In [ ]:
groupby_result = df_new.groupby(['Condicoes_do_Tempo', 'Gravidade_do_Acidente']).agg({'Gravidade_do_Acidente' : 'count'})
groupby_result
Out[ ]:
Gravidade_do_Acidente
Condicoes_do_Tempo Gravidade_do_Acidente
Bom, sem ventos fortes Fatal 7074
Leve 439097
Serio 71690
Bom, ventos fortes Fatal 175
Leve 7084
Serio 1241
Chovendo, sem ventos fortes Fatal 848
Leve 68984
Serio 9425
Chovendo, ventos fortes Fatal 145
Leve 8159
Serio 1255
Nevando, sem ventos fortes Fatal 35
Leve 5610
Serio 562
Nevando, ventos fortes Fatal 3
Leve 767
Serio 109
Nevoeiro ou neblina Fatal 81
Leve 2944
Serio 480
Outros Fatal 163
Leve 15058
Serio 1789
In [ ]:
groupby_result = df_new.groupby(['Condicoes_do_Tempo']).agg({'Numero_de_Vitimas' : ['count', 'mean', 'std']})
groupby_result
Out[ ]:
Numero_de_Vitimas
count mean std
Condicoes_do_Tempo
Bom, sem ventos fortes 517861 1.351098 0.813914
Bom, ventos fortes 8500 1.387294 0.820452
Chovendo, sem ventos fortes 79257 1.408759 0.899012
Chovendo, ventos fortes 9559 1.417198 0.861526
Nevando, sem ventos fortes 6207 1.341550 0.717840
Nevando, ventos fortes 879 1.416382 0.846811
Nevoeiro ou neblina 3505 1.452496 1.149293
Outros 17010 1.356437 0.844132
In [ ]:
# Criar uma paleta de cores mais distinta para as diferentes gravidades
palette = {'Leve': 'lightblue', 'Fatal': 'darkred', 'Serio': 'darkorange'}

# Melhorar o tamanho do gráfico e adicionar título
plt.figure(figsize=(12, 6), facecolor='white')
plt.title('Relação entre Número de Vítimas, Condições do Tempo e Gravidade do Acidente', fontsize=16)

# Usar o método barplot do Seaborn
sns.barplot(
    data=df_new,
    x='Numero_de_Vitimas',
    y='Condicoes_do_Tempo',
    hue='Gravidade_do_Acidente',
    palette=palette  # Aplicar a paleta de cores definida
)

# Adicionar rótulos aos eixos
plt.xlabel('Número de Vítimas', fontsize=14)
plt.ylabel('Condições do Tempo', fontsize=14)

# Adicionar legenda fora do gráfico para melhorar a clareza
plt.legend(title='Gravidade', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')

# Ajustar o layout para evitar que o título seja cortado
plt.tight_layout()

# Exibir o gráfico
plt.show()
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Como esta a distribuição geográfica

In [ ]:
# Ajuste do tamanho da fonte para melhor visibilidade
sns.set(font_scale=1.2)

# Melhorar o tamanho do gráfico
plt.figure(figsize=(10, 12), facecolor='white')

# Scatterplot com tamanho de ponto ajustado e paleta de cores
sns.scatterplot(
    data=df_new,
    x='Longitude',
    y='Latitude',
    alpha=0.5,  # Ajuste da transparência
    s=20  # Ajuste do tamanho dos pontos
)

# Adicionar título e rótulos
plt.title('Distribuição Geográfica dos Acidentes', fontsize=18)
plt.xlabel('Longitude', fontsize=14)
plt.ylabel('Latitude', fontsize=14)

# Exibir o gráfico
plt.show()
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